I chatbot MARVIN per fornire informazioni su diverse condizioni di salute
Un protocollo di ricerca principale per adattare e valutare un agente conversazionale basato sull'intelligenza artificiale per fornire informazioni per diverse condizioni di salute: i chatbot MARVIN
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Bertrand Lebouché, MD
- Numero di telefono: 514-843-2090
- Email: bertrand.lebouche@mcgill.ca
Luoghi di studio
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Quebec
-
Montréal, Quebec, Canada, H2X 3E4
- Reclutamento
- Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
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Contatto:
- Marie-Pacale Pomey, MD, PhD
- Numero di telefono: 14302 514 890 8000
- Email: marie-pascale.pomey@umontreal.ca
-
Montréal, Quebec, Canada, H4A 3J1
- Reclutamento
- McGill University Health Centre (MUHC)
-
Contatto:
- Bertrand Lebouché, MD, PhD
- Numero di telefono: 5148432090
- Email: bertrand.lecbouche@mcgill.ca
-
Sub-investigatore:
- Esli Osmanlliu, MDCM, MSc
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione per tutti gli obiettivi:
- avere 18 anni o più;
- essere fluente in inglese e/o francese;
- essere in grado di comprendere i requisiti della partecipazione allo studio e fornire il consenso informato durante la durata dello studio;
- avere accesso a uno smartphone, tablet o computer a casa/sul posto di lavoro;
- avere accesso a una connessione Internet a casa o a un piano dati sul proprio dispositivo.
Criteri di inclusione specifici per gli obiettivi 2 e 3:
- accettare di utilizzare un Chatbot basato su Facebook Messenger;
- accettare di utilizzare o creare un account Facebook personale;
- accettare le politiche sulla privacy e sulla sicurezza dei dati di Facebook.
Criteri di esclusione:
- non soddisfano i criteri di inclusione
- qualsiasi motivo, a parere dell'investigatore, che renderebbe il candidato inappropriato per la partecipazione a uno studio investigativo che coinvolge un chatbot (ad esempio, deficit cognitivo)
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: Non randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Altro: MARVIN: un chatbot per i malati di HIV
Co-costruzione del chatbot, studio di usabilità, implementazione, valutazione dei risultati e miglioramenti continui
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Chatbot su Meta (Facebook) Messenger per pazienti affetti da HIV
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Altro: MARVIN: un chatbot per farmacisti di comunità
Co-costruzione dei chatbot, studio di usabilità, implementazione, valutazione dei risultati e miglioramenti continui
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Chatbot su Meta (Facebook) Messenger per farmacisti di comunità
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Altro: MARVINA: un chatbot per i malati di cancro al seno
Co-costruzione dei chatbot, studio di usabilità, implementazione, valutazione dei risultati e miglioramenti continui
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Chatbot su Meta (Facebook) Messenger per pazienti con cancro al seno
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Altro: MARVIN CHAMP: un chatbot per le malattie infettive pediatriche
Co-costruzione dei chatbot, studio di usabilità, implementazione, valutazione dei risultati e miglioramenti continui
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CHatbot per assistere nella gestione dei pazienti pediatrici con condizioni infettive (CHAMP)
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Metrica di usabilità per l'esperienza dell'utente (UMUX-Lite)
Lasso di tempo: Immediatamente, dopo 1 mese di test - obiettivo 2
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L'UMUX-Lite è un questionario a 2 voci, con risposta su una scala Likert a 7 punti (da 1 = fortemente in disaccordo a 5 = fortemente d'accordo), ritenuto appropriato per valutare la tecnologia medica.
Gli elementi chiedono se il chatbot soddisfa le esigenze dell'utente e la facilità d'uso percepita dall'utente.
I punteggi vanno da 0 a 100, con più di 68 considerati ad alta usabilità secondo la letteratura.
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Immediatamente, dopo 1 mese di test - obiettivo 2
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Accettabilità E-Scale (AES)
Lasso di tempo: Immediatamente dopo 1 mese di test - obiettivo 2
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L'AES contiene 6 item valutati con diverse scale Likert a 5 punti (ad esempio, da 1=molto difficile a 5=molto facile).
È una misura convalidata dell'accettabilità e dell'usabilità degli interventi basati su computer per le popolazioni sanitarie.
I punteggi vanno da 0 a 30 e, secondo la letteratura, i punteggi superiori a 24 sono considerati di alta accettabilità.
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Immediatamente dopo 1 mese di test - obiettivo 2
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Modifica dell'accettabilità E-Scale (AES) nell'arco di 12 mesi
Lasso di tempo: Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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L'AES contiene 6 item valutati con diverse scale Likert a 5 punti (ad esempio, da 1=molto difficile a 5=molto facile).
È una misura convalidata dell'accettabilità e dell'usabilità degli interventi basati su computer per le popolazioni sanitarie.
I punteggi vanno da 0 a 30 e, secondo la letteratura, i punteggi superiori a 24 sono considerati di alta accettabilità.
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Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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Modifica della misura di adeguatezza dell'intervento (IAM) nell'arco di 12 mesi
Lasso di tempo: Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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L'adeguatezza si riferisce alla pertinenza o alla compatibilità dell'innovazione per affrontare un particolare problema o problema.
La compatibilità di un'innovazione informatica è la misura in cui è considerata coerente con i valori, le esigenze e le esperienze passate degli utenti.
La Compatibility Subscale è uno strumento validato che contiene tre item e valuta su scale Likert a 7 punti (da 1 = estremamente in disaccordo a 7 = estremamente d'accordo) in che modo un'innovazione IT "si adatta" allo stile di lavoro dell'utente.
Una versione modificata potrebbe essere utilizzata dagli operatori sanitari, come i farmacisti.
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Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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Modifica della sottoscala di compatibilità nell'arco di 12 mesi
Lasso di tempo: Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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L'adeguatezza si riferisce alla pertinenza o alla compatibilità dell'innovazione per affrontare un particolare problema o problema.
La compatibilità di un'innovazione informatica è la misura in cui è considerata coerente con i valori, le esigenze e le esperienze passate degli utenti.
Uno strumento validato che potrebbe essere utilizzato dai pazienti è l'Intervention Appropriateness Measure (IAM).
Contiene inoltre 4 item valutati su una scala Likert a cinque punti (da 1=molto in disaccordo a 5=molto d'accordo) di accordo che valutano come l'innovazione è adatta agli utenti.
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Una volta ogni 3 mesi entro 12 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Bertrand Lebouché, MD, McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
Pubblicazioni e link utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
- Aderenza
- Cancro al seno
- HIV
- Telemedicina
- mHealth
- Autogestione
- Intelligenza artificiale
- Cura
- Salute digitale
- Terapia antiretrovirale
- Scienza dell'implementazione
- Chatbot
- Medicina d'urgenza pediatrica
- Agente di conversazione intelligente
- Co-costruzione
- Progettazione di prova della piattaforma adattiva
- Coinvolgimento dei pazienti e delle parti interessate
- Infezione pediatrica
- Modelli linguistici di grandi dimensioni
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- MP-37-2023-9333
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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